嗨，朋友们好！今天给各位分享的是关于bp神经网络的详细解答内容，本文将提供全面的知识点，希望能够帮到你！
BP神经网络的梳理
BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。
BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用sigmoid函数，采用BP算法训练的多层前馈神经网络。
为什么说神经网络是一个非线性系统?如果BP神经网络中所有结点都为线性函...
1、神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。
2、神经网络的本质是非线性映射，那么深度学习中讨论的线性和非线性是两个变量之间的关系是一次函数关系的图像是直线，这样的两个变量之间的关系就是“线性关系”；如果不是一次函数关系的图像不是直线，就是“非线性关系”。
3、BP神经网络构建 根据要拟合的非线性函数特点确定BP网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP网络结构可以设置为2-5-1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。
神经网络——BP算法
1、BP（Back Propagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。
2、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
3、常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。
小伙伴们，上文介绍bp神经网络的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
